Health system resilience in Nigeria after Ebola and COVID-19: impacts, improvements, and strategic directions
Notice bibliographique
Résumé
Nigeria's healthcare system was severely challenged by the 2014 Ebola Virus Disease (EVD) outbreak and the 2020 COVID-19 pandemic. These events exposed systemic weaknesses in infrastructure, emergency preparedness, and health service delivery, while also prompting improvements in diagnostics, surveillance, and public health coordination. This paper analyzes the impacts of the COVID-19 and EVD outbreaks on Nigeria’s health system, as well as the advancements achieved during and after the crises. This review utilizes publicly available articles from sources such as Google Scholar, PubMed, and other grey literature from NCDC and WHO, among others. The search was focused on the Nigerian healthcare system, Ebola and COVID-19 outbreaks. The Ebola and COVID-19 outbreaks led to major disruptions in Nigeria’s healthcare system, including declines in antenatal care, immunization coverage, tuberculosis and HIV services, and in-facility deliveries. During the Ebola outbreak, emergency operations centers and digital surveillance systems like SORMAS were implemented to strengthen outbreak response. The COVID-19 pandemic prompted the adoption of telemedicine, expanded molecular diagnostic capacity, and large-scale investments in health infrastructure, enhancing service delivery beyond pandemic-specific needs. Both outbreaks disrupted essential healthcare services but also spurred critical investments and innovations. Strengthening health system resilience requires sustained funding, institutional reforms, and the integration of emergency gains into routine healthcare. The paper recommends that the healthcare system capacity and surveillance system should be strengthened, and there should be full adoption of telemedicine.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».